| Resumo: | Cada vez mais as Organizações Não Governamentais para o Desenvolvimento armazenam informação sobre os seus donativos recebidos e respetivos doadores. Essas informações permitem-lhes obter melhores métodos de análises de dados e Data Mining com o objetivo de criar padrões que caracterizem o doador e prevejam o ato de doar. Desta forma, sentiu-se a necessidade de investigar outros métodos de análise e respetivos padrões com o objetivo de melhorar e facilitar a criação de conhecimento da área do fundraising. O Data Mining é o processo ideal para reduzir os recursos financeiros investidos em campanhas de solidariedade tornando-as mais eficazes, seja maximizando o retorno do investimento, seja direcionando essas campanhas para indivíduos que possuam, através de padrões, mais aptidão para doar. Esta dissertação irá focar-se no estudo de um caso de uma Organização Não Governamental para o Desenvolvimento, com base nos dados disponibilizados pela mesma. Após o tratamento desses dados obteve-se um modelo preditivo através da descoberta de comportamentos e padrões existentes no ato de doar numa campanha. Este modelo permitiu extrair conhecimento útil para a área de fundraising, especificamente para os Leigos para o Desenvolvimento com o objetivo de transformar o ato de doar numa campanha num ato mais eficiente e eficaz, otimizando assim o número de respostas positivas numa campanha. Adicionalmente foram obtidos perfis de doadores com mais propensão a doar esporadicamente ou em campanhas, de modo a ajudar os Leigos para o Desenvolvimento a direcionar o seu púbico alvo em todo o tipo de donativos.
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